У меня есть массив Numpy, содержащий столбцы для x-координат, y-координат, z-координат и трех компонентов векторной переменной A (Ax, Ay, Az) для каждой координаты.Я пытаюсь найти производные (например, Ax / dx) для каждого местоположения (у меня также есть реальные и мнимые компоненты. Есть ли способ сканирования массива, чтобы определить x (n + 1) и x (n-1) для каждогоместоположение, которое будет использоваться для подхода с первым отличием? Я надеюсь, что включение фрейма данных pandas, содержащего мои данные (для которого есть копия в виде массива), помогает объяснить мою архитектуру данных.
Попытка np.gradientи искал любые доказательства сканирования координат.
Ax / dx должен быть рассчитан во всех местоположениях узлов, где определены ближайшие координаты x, и соответствующие значения Ax в этих использованных местоположениях узлов.
Архитектура данных